Recent advancements in autonomous flight technologies for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have greatly expanded their applicability for various tasks, including delivery, agriculture, and rescue. This article presents a comprehensive survey of path planning techniques in autonomous navigation and exploration that are tailored for UAVs. The robotics literature has studied path and motion planning, from basic obstacle avoidance to sophisticated algorithms capable of dynamic decision-making in challenging environments. In this article, we introduce popular path and motion planning approaches such as grid-based, sampling-based, and optimization-based planners. We further describe the contributions from the state-of-the-art in exploration planning for UAVs, which have been derived from these well-studied planners. Recent research, including the method we are developing, has improved performance in terms of efficiency and scalability for exploration tasks in challenging environments without human intervention. On the basis of these research and development trends, this article discusses future directions in UAV path planning technologies, illustrating the potential for UAVs to perform complex tasks with increased autonomy and efficiency.
Thermal sensors, also called thermal infrared wavelength sensors, measure temperature based on the intensity of infrared signals that reach the sensor. The infrared signals recognized by the sensor include infrared wavelength(0.7~3.0㎛) and radiant infrared wavelength(3.0~100㎛). Infrared(IR) wavelengths are divided into five bands: near infrared(NIR), shortwave infrared(SWIR), midwave infrared(MWIR), longwave infrared(LWIR), and far infrared(FIR). Most thermal sensors use the LWIR to capture images. Thermal sensors measure the temperature of the target in a non-contact manner, and the data can be affected by the sensor's viewing angle between the target and the sensor, the amount of atmospheric water vapor (humidity), air temperature, and ground conditions. In this study, the characteristics of three thermal imaging sensor models that are widely used for observation using unmanned aerial vehicles were evaluated, and the optimal application field was determined.
문화재의 현황 파악 및 복원을 위한 3차원 모델링에 있어서 지상 LiDAR와 UAV의 활용방안을 제시하고자 대상 문화재에 대해 지상 LiDAR 측량을 실시하고 UAV 영상을 취득하였다. 이를 통해 생성된 포인트 클라우드의 정확도를 비교하고 3차원 모델의 중첩분석 및 융합 모델을 생성하였다. 그 결과, 문화재의 변위 및 변형을 감지하기 위해 실시하는 3차원 모델링의 경우에는 지상 LiDAR를 이용한 정밀한 모델링이 적합함을 알 수 있었으며, UAV 모델은 지상 LiDAR 모델에 비해 급격한 굴곡이 발생하는 부분을 상세하게 표현하지 못하는 한계가 있지만 UAV 모델은 모델링을 수행하는 범위가 넓으며 실물 문화재의 모델링이 가능한 이점이 있음을 알 수 있었다. 또한 최종적으로 지상 LiDAR 모델과 UAV 모델의 이점을 살린 융합 모델을 생성함으로써 문화재의 기초자료 구축 분야에서 효율적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Recently, unmanned aerial vehicles (UAV, Drone) are highly regarded for their potential in the agricultural field, and research and development are actively conducted for various purposes. Therefore, in this study, to present a framework for tracking research trends in UAV use in the agricultural field, we secured a keyword search strategy and analyzed social network, a methodology used to analyze recent research trends or technological trends as an analysis model applied. This study consists of three stages. As a first step in data acquisition, search terms and search formulas were developed for experts in accordance with the Keyword Search Strategy. Data collection was conducted based on completed search terms and search expressions. As a second step, frequency analysis was conducted by country, academic field, and journal based on the number of thesis presentations. Finally, social network analysis was performed. The analysis used the open source programming language 'Python'. Thanks to the efficiency and convenience of unmanned aerial vehicles, this field is growing rapidly and China and the United States are leading global research. Korea ranked 18th, and bold investment in this field is needed to advance agriculture. The results of this study's analysis could be used as important information in government policy making.
현 시대에 있어 정보력은 국방 분야에 있어 굉장히 주요한 요인으로 손꼽히고 있다. 따라서 감시 및 정찰을 위한 무기체계 기술 확보가 불가피해졌다. 이에 따라 군이 직접 수행하기에는 너무 위험하거나(Dangerous), 지저분하거나(Dirty), 지루한(Dull) 환경과 같이 유인항공기의 비행운용이 제한되는 경우에 무인항공기(UAV)가 개발되어 전 세계적으로 활발히 운용 중에 있다. 국내에서 연구 개발된 한 무인항공기 체계에는 구성품 중 비행체 점검 장비가 포함되어 있다. 비행체 점검 장비는 무인항공기와 연결되어 그것의 상태를 확인하는 장비로, 무인항공기에 동작 명령을 인가하고 명령 값을 추종하는 지 확인함으로써 운용자로 하여금 비행 가능 여부를 점검할 수 있도록 하는 장비이다. 본 연구는 이러한 운용 중 엔진 소음에 의하여 비행체 점검 장비가 정지한 현상에 대한 고장탐구를 실시하고 소프트웨어, 하드웨어 그리고 외부 환경의 측면에서 원인을 분석한다. 분석된 원인에 따라 개선방안을 제시하고 제안된 방안이 고장을 방지할 수 있음을 검증한 결과를 다룬다.
This study proposes a method for forest vegetation monitoring using high-resolution aerial imagery captured by unmanned aerial vehicles(UAV) and deep learning technology. The research site was selected in the forested area of Mountain Dogo, Asan City, Chungcheongnam-do, and the target species for monitoring included Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. To classify vegetation species at the pixel level in UAV imagery based on characteristics such as leaf shape, size, and color, the study employed the semantic segmentation method using the prominent U-net deep learning model. The research results indicated that it was possible to visually distinguish Pinus densiflora Siebold & Zucc, Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb, and Quercus acutissima Carruth in 135 aerial images captured by UAV. Out of these, 104 images were used as training data for the deep learning model, while 31 images were used for inference. The optimization of the deep learning model resulted in an overall average pixel accuracy of 92.60, with mIoU at 0.80 and FIoU at 0.82, demonstrating the successful construction of a reliable deep learning model. This study is significant as a pilot case for the application of UAV and deep learning to monitor and manage representative species among climate-vulnerable vegetation, including Pinus densiflora, Quercus mongolica, and Quercus acutissima. It is expected that in the future, UAV and deep learning models can be applied to a variety of vegetation species to better address forest management.
최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.
무인기에 적용되는 다양한 추진기관 기술은 항공의 중요한 개발 방향 중의 하나인 무인기의 비행 성능에 크게 관련이 있다. 본 논문에서는 무인기의 내연기관(왕복엔진, 로타리엔진, 가스터빈엔진), 하이브리드 및 순수한 전기 추진시스템에 대하여 조사를 수행하였다. 특히 이러한 추진기관들의 분류, 작동사이클, 특성 및 주요 기술들에 대하여 제시하였다. 그러므로 미래의 무인기 추진시스템의 개발 틀, 종합적인 예측 및 다양한 비교를 정립하는데 도움을 줄 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권5호
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pp.1929-1943
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2021
Millimeter wave (mmWave) communication based on the wide bandwidth of >28 GHz is one of the key technologies for cellular-connected unmanned aerial vehicles (UAVs). The selection of mmWave beams in such cellular-connected UAVs is challenging and critical, especially when downlink transmissions toward aerial user equipment (UE) suffer from poor signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) more often than their terrestrial counterparts. This study proposed a coordinated mmWave beam selection scheme using fingerprint for cellular-connected UAV. The scheme comprises fingerprint database configuration and coordinated beam selection. In the fingerprint database configuration, the best beam index from the serving cell and interference beam indexes from neighboring cells are stored. In the coordinated beam selection, the best and interference beams are determined using the fingerprint database information instead of performing an exhaustive search, and the coordinated beam transmission improves the SINR for aerial UEs. System-level simulations assess the UAV effect based on the third-generation partnership project-new radio mmWave and UAV channel models. Simulation results show that the proposed scheme can reduce the overhead of exhaustive search and improve the SINR and spectral efficiency.
본 연구에서는 무인기용 추진 시스템으로 연료전지를 사용하였다. 연료전지 추진 시스템은 고항속 무인기를 위한 고에너지 밀도를 갖는 이상적인 대체 동력원이다. 연료전지 동력 시스템은 기폰 배터리의 5배 이상의 에너지 밀도를 제공한다. 액체상태로 저장되는 수소화붕소나트륨을 수소원으로 사용하였다. 수소 생성 시스템은 촉매 반응기, 펌프, 연료, 카트리지, 분리기로 구성된다. 연료전지와 리륨-폴리머 배터리의 하이브리드 동력 관리 시스템이 개발되었다. 모터, 펌프, 팬은 연료전지 시스댐의 피트백 신호에 따라 배터리 동력으로 작동되고 배터리는 연료전지의 잉여 동력으로 재충전되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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